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基于最大团的复杂网络中社区挖掘算法研究的中期报告
1.研究背景
随着互联网的发展和普及，社交网络、生物网络、交通网络、电力网络等各类网络越来越受到人们的关注。在网络中进行社区挖掘可以帮助我们更好地了解网络的结构和性质，发现网络中的重要节点、关键路径、热点话题等。因此，社区挖掘在社会科学、计算机科学、物理学以及其他领域具有广泛的应用前景。
最大团是指在一个图中，若任意两个点之间都存在一条边，则称这些点组成了一个团，而最大团指的是具有最大点数的团。在复杂网络中，最大团往往具有重要的地位，因此，基于最大团的方法已广泛应用于社区挖掘领域。
2.研究目标
本研究的目标是探索基于最大团的复杂网络社区挖掘算法，深入分析算法的效率和准确性，并在实际网络应用中进行验证。
3.研究方法
本研究将基于最大团的社区挖掘算法分为两个阶段：构建最大团图和根据最大团图进行社区划分。
构建最大团图：对于给定的复杂网络，首先需构建该网络的最大团图。最大团图中，每个最大团被视为一个节点，若两个最大团有公共节点，则它们之间连一条边。这样就得到了一个新的图，即最大团图。最大团图中的节点表示了原始网络中的一个社区。
社区划分：基于最大团图进行社区划分的方法主要包括以下几个步骤：
（1）对最大团图进行聚类，将相似的节点划分至同一类别中；
（2）对每个类别内的节点进行合并，形成一个社区。
4.预期结果
本研究将重点关注算法的效率和准确性，通过实验验证最大团算法的社区挖掘效果，并与传统的基于模块度的算法进行对比，以评估算法的优劣。预计结果将有助于改进社区挖掘算法，提高社会实用价值和学术价值。